=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666887&x-signature=ShAX14gG%2F8K4vARBkYeoBtNz2ac%3D)第一阶段,一般被称为传统数仓,一种从 1980 年开始的基于传统数据库技术来做的 BI 分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是... 这个时候会去请求到 Bytelake 的 Partition Service 做过滤,接着会根据分区信息去扫描文件,在此过程中会去请求 Timeline Service 获取对应的 Timeline 信息。接下来,基于 Timeline 的信息时间去 Snapshot Service ...
> 在云原生计算时代,云存储使得海量数据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生计... 一边是 Flink 作业向 Iceberg 流式 Upsert 数据,另一边是 Flink 做批式的 OLAP 查询。这个场景的特点在于:- 流式 Upsert 带来了分钟级的高频率 Commit;- OLAP 查询的并发度高、对响应时间的要求也高。因此...
UserAction数据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼接Join,产出Instance训练样本。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e61a60ba34a2438da1afb44af2a031bb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=7WFdoJfBRbFD59yKIuielfWfhQo%3D)举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进...
(LakeHouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,包含批流一体 SQL,以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级数据,全覆盖离线ETL场景。 ![picture.image]... 本质上是将数据量较小的分区自动合并成一个物理分区。 比如我们对于A、B分区来说,本身数据量较大,则还是放到各自单独的物理分区。但对剩余的分区,我们将根据指定的规则进行分区合并。其中C和D分区的数据...
(LakeHouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,包含批流一体 SQL,以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级数据,全覆盖离线ETL场景。 ![picture.image]... 本质上是将数据量较小的分区自动合并成一个物理分区。 比如我们对于A、B分区来说,本身数据量较大,则还是放到各自单独的物理分区。但对剩余的分区,我们将根据指定的规则进行分区合并。其中C和D分区的数据...
这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多,为了训练这些庞大的模型需要更多、更丰富的训练数据来确保模型的准确性和泛化能力。其次,**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡...
对数据分析的时效性要求变高,当前架构中存储和计算资源耦合,不同业务、时段及用户对二者要求往往不同,导致集群响应不够及时等问题。本文重点分享OLAP在火山引擎EMR上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。> 本文来源于火山引擎 EMR 团队大数据工程师琚克俭在【DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会 - OLAP 最佳实践论坛】的同名主题分享。# EMR产品概述首先分享一下EMR产品的优势,以及可服务的场景。![picture.i...
**面向于注重吞吐的服务或者计算相关的服务,最好不要加入K8s的相关探针,而是加入其他监控,否则很容易再负载较高的时候,把你的服务直接干掉。我们采用了加入了预警,通过对比业务数据来确认是否真正服务假死或者夯住了。**- **面向于注重用户体验和响应时间的相关服务,我们是将根据量的大小,在不同的时间范围内切换不同的配置,降低探针出现的误判问题。当然你也可以是定义 TCP 的存活探测代替Http探测!**##### 问题2 — 预警...
1. 概述 产品支持多种函数,包括数值、文本、时间、数组等,在使用过程中,可以在数据集、仪表盘中通过添加公式/函数的方式,进行多样化的计算。由于,产品提供基于 ClickHouse 的数据导入和查询服务,因此本文仅介绍相关... 可能因为超时而查不出数,不建议使用。 quantileExact(0.5)(x) 返回 x 的 0.5 分位数 3. 日期函数 3.1 常用函数快速入门日期函数用于作时间格式转换、时间处理、获取指定日期等。 3.1.1 将文本转换为时间或日期格式...
Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 C... 云上便捷运维:提供一站式云托管运维的能力与组件,让用户能够分钟级地创建和销毁集群,同时提供精细化的集群运维监控告警能力。#### Stateless、瞬态集群![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-c...
这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。 现在,**以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,**凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=Dc1qR5M19kzvHBi8iKMhJnzr3Jg%3D) ELT 任务的一个典型特征就是相对即时分析,他们的运行时间会相对较长。一般为分钟级,甚至到达小时级。目前 ClickHouse...
再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任务,也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在DM层上的任务时间在分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像Presto、Doris、ClickHouse等等,但是这些组件各自工作在不同的...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666850&x-signature=mkG1vMctbPgPImrpjX%2Bj8gHjtws%3D)上文提到,每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作... 结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参的例子。经过若干次调参的迭代后,最终调整了两个参数并达到稳定状态:* spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: **...